本文介绍了一种名为ECORD的新型强化学习算法，通过限制图神经网络的使用，提升了在最大割问题上的表现和可扩展性。ECORD在500个节点的图上优化效果比竞争者提升了最多73%，在具有多达10000个节点的图上也表现强有力。

该文介绍了解决非单调子模函数最大化问题的动态算法，保持了一个(8+ε)近似的解，并使用预期平摊的O(ε^-3 * k^3 * log^3(n) * log(k))或O(ε^-1 * k^2 * log^3(k))的预言查询。该算法在视频概述和基于真实数据集的最大割问题上表现出优势。